Как рассчитать среднюю абсолютную процентную ошибку (mape) в excel

Одной из наиболее часто используемых метрик для измерения точности прогноза модели является MAPE , что означает среднюю абсолютную процентную ошибку .

Формула расчета MAPE выглядит следующим образом:

MAPE = (1/n) * Σ(|факт – прогноз| / |факт|) * 100

Золото:

• Σ – причудливый символ, означающий «сумма».
• n – размер выборки
• реальный – фактическое значение данных
• прогноз – ожидаемое значение данных

MAPE широко используется, поскольку его легко интерпретировать и объяснять. Например, значение MAPE 11,5 % означает, что средняя разница между прогнозируемым значением и фактическим значением составляет 11,5 %.

Чем ниже значение MAPE, тем лучше модель способна предсказать значения. Например, модель с MAPE 2% более точна, чем модель с MAPE 10%.

Как рассчитать MAPE в Excel

Чтобы рассчитать MAPE в Excel, мы можем выполнить следующие шаги:

Шаг 1. Введите фактические значения и прогнозируемые значения в два отдельных столбца.

Шаг 2. Рассчитайте абсолютную процентную ошибку для каждой строки.

Напомним, что абсолютная процентная ошибка рассчитывается следующим образом: |фактический-прогноз| / |реальный| * 100. Мы будем использовать эту формулу для расчета абсолютного процента ошибок для каждой строки.

В столбце D показан процент абсолютной ошибки, а в столбце E показана использованная нами формула:

Повторим эту формулу для каждой строки:

Шаг 3: Рассчитайте среднюю абсолютную процентную ошибку.

Рассчитайте MAPE, просто найдя среднее значение в столбце D:

MAPE этой модели оказывается равным 6,47% .

Примечание по использованию MAPE

Хотя MAPE легко рассчитать и интерпретировать, его использование имеет некоторые потенциальные недостатки:

1. Поскольку формула расчета абсолютной процентной ошибки |факт-прогноз| / |реальный| это означает, что он не будет установлен, если какое-либо из фактических значений равно нулю.

2. MAPE не следует использовать с данными небольшого объема. Например, если фактический спрос на товар равен 2, а прогноз равен 1, значение абсолютной процентной ошибки будет |2-1| / |2| = 50%, что делает ошибку прогноза довольно высокой, даже если прогноз отклоняется всего на 1 единицу.

Еще одним распространенным способом измерения точности прогноза модели является MAD – среднее абсолютное отклонение. Узнайте, как рассчитать MAD в Excel, здесь .

Дополнительные ресурсы

Что считается хорошей ценностью для MAPE?
Как рассчитать SMAPE в Excel
Как рассчитать MAE в Excel